Optimización de la ejecución del modelo WRF (Weather Research and Forecast) respecto al número de núcleos utilizados en el clúster computacional de alto rendimiento del Imarpe
| dc.contributor.author | Ramos-Flores, Jorge | |
| dc.contributor.author | Chamorro-Gómez, Adolfo | |
| dc.contributor.author | Quispe-Ccalluari, Carlos | |
| dc.contributor.author | Tam, Jorge | |
| dc.date.accessioned | 2022-07-12T15:45:38Z | |
| dc.date.available | 2022-07-12T15:45:38Z | |
| dc.date.issued | 2022-06 | |
| dc.description.abstract | El presente artículo tiene como propósito mostrar los resultados del trabajo realizado para la determinación del número de núcleos sobre los cuales la ejecución del modelo Weather Research and Forecast (WRF) encuentra su mejor tiempo de ejecución, para un dominio y resolución de grilla determinado, cuando es ejecutado en el clúster computacional de alto rendimiento del Instituto del Mar del Perú (Imarpe). Se encontró que el número óptimo fue de 192 núcleos usando el Clúster Computacional de Alto Rendimiento “Norte Humboldt” del LMOECC- Imarpe. | es_ES |
| dc.description.abstract | ABSTRACT: Our aim is to present the results of the work done to determine the number of cores on which the Weather Research and Forecast (WRF) model reaches its best execution time, for a given domain and grid resolution, when it is run on the Imarpe’s HPC cluster. We found that the optimal number was 192 cores using the “Norte Humboldt” HPC cluster of the Imarpe’s Oceanographic, Ecosystem, and Climate Change Modeling Laboratory. | |
| dc.format | application/pdf | |
| dc.identifier.citation | Ramos-Flores, J., Chamorro, A., Quispe-Ccalluari, C. & Tam, J. (2022). Optimización de la ejecución del modelo WRF (Weather Research and Forecast) respecto al número de núcleos utilizados en el clúster computacional de alto rendimiento del Imarpe. Inf Inst Mar Perú. 49(2), 193-196. https://hdl.handle.net/20.500.12958/4776 | es_ES |
| dc.identifier.uri | https://hdl.handle.net/20.500.12958/4776 | |
| dc.language.iso | spa | es_ES |
| dc.publisher | Instituto del Mar del Perú | es_ES |
| dc.publisher.country | PE | es_ES |
| dc.relation.isPartOf | urn:issn:0378-7702 | |
| dc.rights | https://purl.org/coar/access_right/c_abf2 | es_ES |
| dc.rights.uri | https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/ | es_ES |
| dc.subject | WRF | es_ES |
| dc.subject | Optimización de ejecución | es_ES |
| dc.subject | Clúster computacional | es_ES |
| dc.subject.ocde | http://purl.org/pe-repo/ocde/ford#1.06.12 | es_ES |
| dc.title | Optimización de la ejecución del modelo WRF (Weather Research and Forecast) respecto al número de núcleos utilizados en el clúster computacional de alto rendimiento del Imarpe | es_ES |
| dc.title.alternative | Optimization of the execution of the WRF (Weather Research and Forecast) model regarding the number of processors used in Imarpe’s high-performance computing (HPC) cluster | es_ES |
| dc.type | https://purl.org/coar/resource_type/c_2df8fbb1 | es_ES |
